#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# 要让Python程序实现多进程（multiprocessing），我们先了解操作系统的相关知识。

# Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。
# 普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，
# 因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），
# 然后，分别在父进程和子进程内返回。

# 子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。
# 这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，
# 所以，父进程要记下每个子进程的ID，
# 而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

# Python的os模块封装了常见的系统调用，
# 其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：
# import os
# print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# # Only works on Unix/Linux/Mac:
# pid=os.fork()
# if pid==0:
#     print('I am child proces (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(),os.getppid()))
# else:
#     print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(),pid))

# 运行结果如下：
# Process (876) start...
# I (876) just created a child process (877).
# I am child process (877) and my parent is 876.

# 由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。
# 由于Mac系统是基于BSD（Unix的一种）内核，
# 所以，在Mac下运行是没有问题的，推荐大家用Mac学Python！

# 有了fork调用，一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务，
# 常见的Apache服务器就是由父进程监听端口，
# 每当有新的http请求时，就fork出子进程来处理新的http请求。


# multiprocessing
# 如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。
# 由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？

# 由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。
# multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

# multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，
# 下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name,os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p=Process(target=run_proc,args=('test',))
    print('Child process will start.')
    p.start()
    p.join()
    print('Child process end.')

# 执行结果如下：

# Parent process 928.
# Process will start.
# Run child process test (929)...
# Process end.

# 创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，
# 创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。

# join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。


# Pool
# 如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start=time.time()
    time.sleep(random.random()*3)
    end=time.time()
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end-star)))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p=Pool(4)
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()
    print('All subprocesses done.')

# 执行结果如下：

# Parent process 669.
# Waiting for all subprocesses done...
# Run task 0 (671)...
# Run task 1 (672)...
# Run task 2 (673)...
# Run task 3 (674)...
# Task 2 runs 0.14 seconds.
# Run task 4 (673)...
# Task 1 runs 0.27 seconds.
# Task 3 runs 0.86 seconds.
# Task 0 runs 1.41 seconds.
# Task 4 runs 1.91 seconds.
# All subprocesses done.

# 代码解读：

# 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，
# 调用join()之前必须先调用close()，
# 调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

# 请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，
# 而task 4要等待前面某个task完成后才执行，
# 这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。
# 这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：
# p=Pool(5)

# 就可以同时跑5个进程。

# 由于Pool的默认大小是CPU的核数，
# 如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。


# 子进程
# 很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。
# 我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。

# subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。

# 下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org，
# 这和命令行直接运行的效果是一样的：

import subprocess

print('$ nslookup www.python.org')
r=subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)

# 运行结果：

# $ nslookup www.python.org
# Server:        192.168.19.4
# Address:    192.168.19.4#53

# Non-authoritative answer:
# www.python.org    canonical name = python.map.fastly.net.
# Name:    python.map.fastly.net
# Address: 199.27.79.223

# Exit code: 0

# 如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法输入：

# import subprocess
#
# print('$ nslookup')
# p=subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
# output, err=p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
# print(output.decode('utf-8'))
# print('Exit code:',p.returncode)

# 上面的代码相当于在命令行执行命令nslookup，然后手动输入：

# set q=mx
# python.org
# exit
# 运行结果如下：

# $ nslookup
# Server:        192.168.19.4
# Address:    192.168.19.4#53

# Non-authoritative answer:
# python.org    mail exchanger = 50 mail.python.org.

# Authoritative answers can be found from:
# mail.python.org    internet address = 82.94.164.166
# mail.python.org    has AAAA address 2001:888:2000:d::a6


# Exit code: 0


# 进程间通信
# Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
# Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，
# 提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

# 我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，
# 一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

from multiprocessing import Process,Queue
import os,time,random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    print('Process to write:%s' % os.getpid())
    for value in ['A','B','C']:
        print('Put %s to queue...' % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
    print('Process to read: %s' % os.getpid())
    while True:
        value=q.get(True)
        print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
    q=Queue()
    pw=Process(target=write, args=(q,))
    pr=Process(target=read, args=(q,))
    # 启动子进程pw，写入:
    pw.start()
    # 启动子进程pr，读取:
    pr.start()
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
    pr.terminate()

# 在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，
# 使我们不需要关注fork()的细节。
# 由于Windows没有fork调用，
# 因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，
# 父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，
# 所以，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，
# 要先考虑是不是pickle失败了。



# 小结
# 在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程。

# 要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块。

# 进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。





